Confiance et transparence
Notre méthodologie éditoriale
Cette page explique comment ScanRacer transforme des photos, des données et des recherches automobiles en réponses utiles, tout en signalant clairement les limites de l’IA.
1. Observer et collecter
Les exemples visuels proviennent de photos effectivement publiées par les membres ou d’illustrations dont la provenance est indiquée. Une photo publique ne suffit pas, à elle seule, à prouver une version, une année ou une motorisation.
2. Croiser les informations
Les fiches indexables doivent présenter plusieurs sections substantielles et au moins deux références. Pour les caractéristiques techniques, nous privilégions les sources constructeurs, documents officiels et bases reconnues, puis nous distinguons les faits des observations visuelles.
3. Encadrer l’intelligence artificielle
Le scanner fournit une prédiction probable, pas une expertise mécanique ni une preuve administrative. La qualité dépend notamment du cadrage, de la lumière, de l’angle, de la visibilité des détails et de la présence du modèle dans les données d’apprentissage.
4. Relire avant d’indexer
Les contenus peuvent être préparés avec une assistance automatisée. Les pages de bibliothèque ne sont proposées à l’indexation que lorsqu’elles sont publiées, suffisamment complètes, cohérentes et sourcées. Les brouillons et pages faibles restent hors du sitemap.
5. Corriger et mettre à jour
Une erreur peut être signalée avec l’URL concernée, le passage à corriger et une source justificative. Nous vérifions ensuite la demande, mettons à jour la page si nécessaire et conservons une date de modification visible lorsque le format le permet.